一种基于加权组合预测模型的网络态势评估指标预测方法

本发明提出了一种基于加权组合预测模型的网络态势评估指标的预测方法，使用LSTM和ARIMA模型进行时间序列数据预测，并通过强化学习算法来找到组合预测预测模型的最优权重组合。首先，建立基于LSTM和ARIMA模型的通信网络态势评估值的变权重组合预测模型，其次对网络运行数值按照时间序列划分为多个窗口，以窗口内多个时间点的通信网络态势评估指标均方根误差最小作为预测模型权重数据的寻优目标，进而求解加权组合模型的最优组合权重。本申请提出基于LSTM和ARIMA模型的组合预测模型，对网络运行态势主要评估指标进行预测，提升通信网络态势指标预测的精确性及稳定性，为通信网络资源组织规划提供依据。